星载激光测距仪工作于大气层之外,与地面距离遥远,激光信号在远距离的传送过程中会被噪声污染;加之能源对卫星来说是稀缺资源,故星载激光测距仪的激光发射器的发射功率不会很高。这两方面原因,使得接收的激光测距信号的信噪比较低,想要对其进行检测和定位是困难的。因此激光测距的算法研究的本质就是弱信号的检测和定位问题。考虑到本课题的这一研究本质,本文以信号检测的置信概率为主要的评判标准,辅以信号误差的数学期望,信噪比(Signal Noise Ratio,简称SNR)两个评判标准,对一些经典和新兴的检测理论的性能及适用范围进行了论证,最后整合出了一套可行的方案。首先,本文从理论和仿真两方面阐述了经典的匹配滤波技术、信号的积累技术、傅立叶分析等几种分析方法,并分别说明了它们的适用范围和处理效果。然后,论述了两种较新的信号处理理论:小波变换理论和经验模态分解理论。对于小波变换,本文在仿真的基础上说证明了其去噪的效果,并且说明了小波变换相对于传统的傅立叶分析的优势以及其适用范围;对于经验模态分解,本文论述了经验模态分解在本课题中何时能够取得最优解,并且介绍了一种对经验模态分解的改进方案。最后本文综合考虑了各种方法的性能和特点,结合实际应用方面的具体要求做出权衡,给出了一套相对优化的级联处理方案,并且论述了这套方案的可行性。